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帝国竞争算法(imperialist competitive algorithm, ICA )详解+Java代码

2020-07-11 15:55
程序猿声
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当一个殖民地国家通过同化和革命移动到一个新的位置后,殖民地的代价函数值可能比帝国主义国家小,也就是说殖民地的势力更大。此时,交换殖民地和帝国主义国家的位置,即殖民地成为该帝国的帝国主义国家,而原来的帝国主义国家则沦为殖民地。[2]

完成上述步骤后,需要对帝国的权力进行重新计算。常见的计算方式是对帝国的权力和该帝国下的所有殖民地国家的权力进行加权。当然你直接加总也应该是可以的,具体还是取决于算法如何进行设计。

4. 帝国竞争

帝国竞争机制模拟的是现实社会中势力较强的帝国占有并控制势力较弱帝国的殖民地的过程。首先,需要计算帝国的总代价函数值,即势力大小。帝国主义国家对整个帝国的势力影响较大,而殖民地国家的影响非常小,因此ICA采用如下公式计算一个帝国的总代价:

其中, 是第个帝国的帝国主义国家;是第个帝国的总代价;,的大小决定了殖民地国家对整个帝国势力的影响程度。选择最弱的帝国中最弱的殖民地作为帝国竞争的对象,势力越大的帝国越有可能占有该殖民地。[2]

一般的做法是将势力最弱的那个帝国中最弱的殖民地重新分配给势力最强的帝国。

5. 帝国消亡

帝国之间的竞争,使势力大的帝国通过占有其他帝国的殖民地变得越来越强大,而势力弱的帝国殖民地个数不断减少,当一个帝国丢失所有的殖民地时,帝国覆灭。随着帝国的灭亡,最终剩下一个帝国,此时算法终止。[2]

动态演示

最后可以给大家看看该算法的一个动态演示过程:

可以看到,随着迭代的进行,大国不断吞并效果,最终剩下的帝国数量越来越少。正所谓分久必合嘛。最终剩下的几个帝国就代表着算法搜索到的比较优秀的解了。

代码

代码从GitHub上找的,自己修改了一些地方确保能够运行

欲下载本文相关的完整代码及算例,在公众号后台回复【ICAJAVA】不包括【】即可。

main函数写在了TestICA.java里面。其中代码是求解数学优化问题的,其适应度函数计算可以找到FitnessFunction.java中的getFitnessValue进行修改,比如Sphere function、Rastrigin function和Ackley function等。其他的大家就自己慢慢研究啦。

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